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Enregistrement W3173238619 · doi:10.1021/acs.energyfuels.1c01239

How Fast do Microdroplets Generated During Liquid–Liquid Phase Separation Move in a Confined 2D Space?

2021· article· en· W3173238619 sur OpenAlexafffund
Gilmar F. Arends, John M. Shaw, Xuehua Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTernary operationPhase (matter)Oil dropletSolventChemistryWork (physics)DissolutionDisplacement (psychology)Confined spaceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMaterials scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How liquid transport occurs in confined spaces is relevant to many industrial and lab-scale processes, ranging from enhanced oil recovery to drug delivery systems. In this work, we investigate propelling microdroplets that form from liquid–liquid phase separation in a quasi-2D chamber, focusing on the direction and speed of microdroplets in response to local composition gradients. The confined ternary solution in our experiments comprises a model oil (the main one being octanol), a good solvent (ethanol), and a poor solvent (water). It is displaced by water. Depending on the initial solution composition, water-rich or oil-rich microdroplets, ∼1/4–1/3 of the height of a narrow and wide microchamber form and move spontaneously as the ternary solution mixes with and is displaced by water diffusing from a deep side channel. Microdroplet movement is followed in situ using high-speed bright-field imaging or fluorescence imaging when the solution is doped with a dye. Local ethanol composition gradients are estimated from the variation of fluorescence intensity in the local continuous liquid surrounding of the mobile microdroplets. From phase separation of the ternary solution with high oil concentration, mobile oil-rich microdroplets form in a water-rich zone, accompanying the formation of water-rich microdroplets in an oil-rich zone. The fast movement of oil-rich microdroplets induces directional flow transport that mobilizes water-rich microdroplets close to the water-rich zone. Regardless of the initial composition of the solution, displacement of oil-rich microdroplets extends linearly with time. The average microdroplet speed increases with the initial oil concentration in the ternary solution. The fastest speed of oil-rich microdroplets observed in our experiments is ∼150 μm/s along the surface of a hydrophobic wall. The presence of a sharp ethanol composition gradient is thought to be the primary driving force for the fast movement of oil-rich microdroplets in confinement. Our results demonstrate the potential of enhancing liquid transport in confinement through composition gradients arising from phase separation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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